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《MATLAB 实现基于双向门控循环单元（BiGRU）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
双向门控循环单元（BiGTU）作为一种双向TNN的变体，通过同时考虑前向和后向的信息，能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式，尤其在处理非线性和长时间依赖性数据时，展现出了巨大的优势。随着时间序列数据的规模和复杂度的不断增加，如何高效地从这些数据中提取有用的信息，并进行准确的预测，成为了研究者和从业者亟需解决的关键问题。随着深度学习技术的快速发展，模型的可解释性和透明度逐渐成为学术界和工业界关注的重点，如何提高BiGTU模型的可解释性，并使其能够在实际应用中更好地与业务需求对接，是一个亟待解决的挑战。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144899133
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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神
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SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元
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DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机
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CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络
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BiTCN-BiGRU-Attention
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SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)
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